00:00:00: Herzlich willkommen zu Mein Element, dem Podcast vom Letzter Beuer Journal und zu Summen Erbisch am FNR, dem Luxemburg National Research Fund.

00:00:10: Ich würde nicht sagen, dass er vielleicht ein Scientist ist, aber er ist auch ein Computer-Scientist.

00:00:30: Wir haben, wie man sieht, die Geeks der Team.

00:00:36: Be honest, curing Cancer ist nicht dein realer

00:00:39: Ball.

00:00:40: K.I.

00:00:40: Katalonien an Cabo.

00:00:42: So kennt ihr die Episode von heute.

00:00:43: Herzlich willkommen zu Mein Element.

00:00:46: Mein Name ist Max.

00:00:47: An Dela Stött im Podcast an zu Summen erwischt vom Lützebauer Journal an dem FNR, dem Luxemburg National Research Fund.

00:00:55: So, ich habe die Kreativität

00:01:04: der Software-Applikationen automatisiert, die sie sehen und sie jeden Tag auf ihrem Telefon benutzen.

00:01:12: Okay.

00:01:13: Und wie würdest du es mir beschreiben?

00:01:17: Es ist nicht anders, oder?

00:01:19: In dem Sinne, dass wir in der Team, wir versuchen, die Entwicklungsprozesse der Software-Applikationen zu spüren.

00:01:25: und die Qualität der Software-Applikationen zu verbessern.

00:01:28: Die sind weniger krass, wenn man sie benutzt.

00:01:30: Das verbindet viele Techniken aus dem, was wir Modellen nennen, wo man die Designen von dieser Applikation erst in den Code drückt.

00:01:43: Dann misst man ein bisschen der AI-Magik, um mehr der Prozess zu spüren.

00:01:47: KI, da das für viele Leute eine Mischung aus, daten ans Hobberei.

00:01:51: Aber wenn ich mit KI von heute so gucke, dann denkt ich mir immer, krass, dass es da lohnt noch kann.

00:01:58: Wobei, die ganz große Quanten sprechen wir nicht mit vielen KI-Ufronen aus dem Schnitt.

00:02:03: Sind doch viel mehr pragmatisch.

00:02:04: immer wie, wie, was kann ich halt kochen?

00:02:06: oder schrafen?

00:02:07: oder das E-Mail.

00:02:08: Mir lohnt mal ein getonneter Herz.

00:02:26: Well, I'm a really bad programmer.

00:02:30: Amazingly, given that I lead a team of software engineers and software researchers, but I'm really bad at programming.

00:02:37: Ich würde sagen, dass ich das Konzert-Programm kenne, aber ich bin im Syntax verletzt.

00:02:45: Wenn du das Konzert-Languag kenne, muss man es dann schreiben.

00:02:48: Alle Programme haben verschiedene Syntax, verschiedene Funktionen, verschiedene Librare zu benutzen.

00:02:54: Ich bin wirklich zufrieden.

00:02:55: Und für mich ist die A.I.

00:02:57: wirklich eine Soluzion für das Problem.

00:03:00: Ich sage zu

00:03:00: A.I.,

00:03:01: was ich brauche.

00:03:02: A.I.

00:03:02: macht es für mich.

00:03:03: Dann, natürlich, du gehst voll von A.I Und das ist auch passiert für mich, dass ich zwei Stunden meiner Zeit verletzt habe, um zu verstehen, warum das Code, das die A.I.

00:03:14: hat produziert, nicht im myCase funktioniert, bis ich realisiert habe, dass die A.I.

00:03:18: einige Funktionen der Code haben geïnventiert.

00:03:23: Und sie waren nicht arbeiten, weil sie nicht existiert waren.

00:03:26: Und ich habe nicht realisiert, dass ich das erst einmal gesehen habe, bis ich... für sie in Google.

00:03:31: Es gab zero Resultate, also hatte ich eine Konklusion, dass diese Funktion eigentlich eine Invention des AI-Systems

00:03:39: war.

00:03:39: Und ... würdest du sagen, dass ... AI ... ist das Zukunft?

00:03:46: Oder ist es etwas, etwas mehr evolvem als AI?

00:03:50: Es ist ... auf der anderen Seite, dass niemand sie noch sieht.

00:03:54: Wie für Beispiel, wir dachten, das Internet ist das große Ding, als AI kam und alle sagten, was?

00:04:01: Ist es schon around the corner, where you say this will be the thing that we have to look out for?

00:04:06: Well, first AI is the present.

00:04:08: I would not even say the future, it's already a present.

00:04:11: I think that most of the people are already using AI.

00:04:14: Maybe some for just writing emails, others more for software development, but everybody is using AI.

00:04:19: Then the discussion is whether the current architecture of AI systems Ist das die Zukunft, oder sind wir noch noch für eine nächste Revolution warten, die eigentlich mehr verabschiedet wird, was die AI tun kann?

00:04:32: Und hier sagen die Experten, dass wir für diese Sache warten, um es zu passieren.

00:04:37: Und diese nächste Sache ist, wo die AI-Systeme, die wir verstehen können, schon eine bestimmte Knowledge der Welt haben, statt alles von Scratch zu lernen.

00:04:49: Weil jetzt AI, jedes Mal, wenn du einen neuen Copilot trainierst, GPT, LLMs, du trainierst von scratch.

00:04:55: Sie wissen nichts und lernen alles aus der Daten.

00:04:59: Das ist nicht sehr effizient, weil sie sich reinventieren oder relearnen müssen, so wie die Gravität und die Läufe der Physik.

00:05:05: Wenn du startest, sagen die AI-Learnings, mit schon so basicer Knowledge, wie die Welt funktioniert, Das hat viel zu spät.

00:05:17: Die Kapazität der AI, weil sie dann nur mehr innovativen Dinge fokussieren und nicht so viel zu fokussieren, was das Baby vor fünf Jahren gelernt

00:05:27: hat.

00:05:28: Was ist der Unterschied zwischen einem normalen Algorithmen und einer Artifiziellen Intelligenz?

00:05:35: Oder ist es das gleiche?

00:05:38: Nein, es ist nicht das gleiche.

00:05:40: In einem Algorithmen, du, also den Menschen im Algorithmen, explodiert die Schritte, die du brauchst zu folgen, um die Lösung zu erreichen.

00:05:50: In der AI, du sagst einfach, was eine Lösung ist, die du erwartet hast.

00:05:55: Und es ist ein System, der sich auf die Lösung befindet, wie du die Lösung beschleunigst.

00:06:01: Oftmals in Formen,

00:06:03: die du nie gedacht hattest.

00:06:04: Wo bist du, beides Programmierende, in deinem täglichen

00:06:10: Leben mit AI benutzt?

00:06:12: Wenn du französisch geschrieben hast?

00:06:13: Also, wenn ich eine E-Mail in Fränze schreibe, dann ist es klar, wo ich immer durch die A.I.

00:06:19: gehe.

00:06:19: Vorher war ich schon in den Translation-Systems, aber mit der A.I.

00:06:23: kann man eine Interaktion haben.

00:06:24: Man kann auch eine Dialohe haben, also kann man sagen, okay, translate this to French, und dann sagt man, ja, aber ich würde diesen speziellen Verb benutzen, weil es zu mir klingt, dass es besser mit diesem Verb sieht.

00:06:37: Wir haben eine nächste Situation mit den gleichen Texten, wo die EI jetzt mit der Bärmung ist.

00:06:41: Für mich ist es eine Möglichkeit, die Resultaten zu verbreiten.

00:06:46: Es ist wirklich gut mit der EI.

00:06:48: Ja, ich benutze das gleiche Ding.

00:06:51: Für Fränzchen?

00:06:52: Für Fränzchen, immer für Fränzchen.

00:06:53: Es ist immer

00:06:54: so, dass ich

00:06:54: in Deutschland alles type und sie sagen, dass ich es versichere und es merke, dass es smart ist und es funktioniert.

00:06:59: Und dann auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch

00:07:04: immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, auch immer, Weil ich denke, dass es wichtig ist, dass wir die Qualität der Resolven des DA-Systems betrachten.

00:07:37: Es ist gut genug, nicht perfekt.

00:07:39: Wenn du für die Perfektion arbeitest, weil du ein grafischer Designer bist, dann bist du noch nicht da und musst dich modifizieren.

00:07:46: Aber für Dinge, in denen du kein Profi brauchst, und du brauchst nur einen average Resolven, das hilft

00:07:57: viel Arbeit.

00:07:58: Denn Jordi hat den Mega-Output.

00:08:02: Also nicht nur singen, wissenschaftlich Publikationen, mehrbe noch Sachen, die Jesu im Nivella nicht möcht.

00:08:07: Zum Beispiel Bischer-Schräufe.

00:08:10: Oder direkt zwei Instagram-Kanäle-Hunnen.

00:08:13: Oder, wie ein Selber-Schönung gespart wird, Blockpost-Schräufe.

00:08:17: On Day ist sie ganz speziell, weil auf seiner Website wird Jesu gar eine extra Kategorie, man nennt sie Research Rants.

00:08:24: Also quasi ein Platz, wo sie sich kann über die Recherche-Operation, Das ist ein

00:08:33: kontroversiales Spiel.

00:08:36: Das ist der erste Spiel, das ich wrote.

00:08:40: Es hat etwas wie B.O.N.S Das ist nicht dein reales Ziel.

00:08:47: Und das kam von, als ich in Toronto war.

00:08:50: Viele meiner Freunde waren in den Chemischen oder Biochemischen Spielen.

00:08:54: Und sie waren in den Hospizen.

00:08:56: Und viele von ihnen sagten, dass sie eine Kurs für Cancer investiert haben, oder eine große Beziehung.

00:09:04: Aber das ist nicht wirklich wahr.

00:09:06: In dem Sinne, dass sie alle arbeiten, um in einer Universität eine permanente Position zu kommen.

00:09:13: Oder in einer Recherche.

00:09:16: Und das ist warum sie ... Wir sind sehr careful not to publish the negative results.

00:09:22: The negative result is basically when you try to find a solution to your problem, whatever protein that you need to test, whether it works against this specific type of cancer cell.

00:09:34: It doesn't work.

00:09:36: If you publish this negative result, it means that if there are other labs that we are trying to consider the same type of solution, they will know that we don't need to waste our time on that, we can do another thing.

00:09:46: Aber wenn sie nicht mehr Zeit haben, dann schauen sie vielleicht für etwas, was ist eigentlich die richtige Lösung.

00:09:52: Und sie werden schneller gehen als

00:09:54: du.

00:09:54: In der Wissenschaft

00:09:56: machen wir zwei Dinge.

00:09:57: Die Gewinnung von advancing Knowledge und solch eine Erkrankung der Diseases, mit der Realität, dass die Leute es wollen.

00:10:04: Und sie wollen auch eine Art Stabilität haben.

00:10:06: Ich denke, wir sollten mehr aufhören und akzeptieren, dass wir in den Platz auch verschiedene Inzentiven geben.

00:10:13: Oder wir werden eigentlich Tausende oder zehn oder zwei Tausende Stunden von Forschern, repeatieren Experimente, wo ein weiteres Team von Forschern schon wissen wird, dass das wirklich der Fall ist.

00:10:24: Also, wirst du deine

00:10:32: negative Resultate beschreiben?

00:10:37: Manchmal im Block, ja.

00:10:38: Und wir haben sogar eine spezielle Issue organisiert, wo die Leute nur die negative Resultate sind, weil ich denke, wenn ... Sie können für die negativen Resultate kreieren, d.h.

00:10:49: Sie können die negativen Resultate erheben und zumindest die Rekognition von Artikeln und Zitationen erheben.

00:10:56: Da würde mehr Motivation sein, um die Produkte zu erheben.

00:10:59: Insofern, dass das System nicht mithilft, dass man Fehler machen kann?

00:11:05: Ja, das System erhebt sich, aber nicht für die Fehler zu machen.

00:11:08: Und sogar weniger, um diese Fehler zu erheben.

00:11:13: andere können schneller gehen, oder?

00:11:14: Wir haben das sehr vorhin gesehen in der AI-Domain.

00:11:18: Wir haben DeepSeek, diesen wundervollen, populären LLM aus China, und wir haben das OpenAI gesehen, wir haben einfach ein paar Kommentare gemacht, die sagen, dass sie diese DeepSeek Leute rediscoverieren, ein paar der Fähigkeiten, die wir vorbeigegangen haben, und die wir in dieser Chat-GPT haben.

00:11:40: Aber für mich ist es so, dass es in einem Spiel so wichtig ist, wie in der Gesellschaft, wie in der AI.

00:11:47: Wir haben dieses Spiel zwischen Firmen, die die Prozesse lieben.

00:11:52: Denn DeepSignal ist offensichtlich, also kann man von ihnen lernen, was sie getan haben.

00:11:57: Aber wenn OpenAI ihre Tradeschritte vorhanden hat, werden wir schon schneller gehen und über das Resort passen.

00:12:04: Das ist ein Kapitalismus im Spiel.

00:12:06: Ich verstehe, dass es andere Fakten gibt.

00:12:08: Für mich ist das der Fall, dass wir uns auch in der Zeit sind, sich gegen uns zu kompetieren.

00:12:13: Und es ist ein Laufen der gesamten Höhe der Erwärmung.

00:12:17: Was ist dein

00:12:19: Rant, das ist non-scientifisch?

00:12:22: Was ist eine Sache, in der du für Stunden für etwas Rant hast, wo du sagst, warum ist das so?

00:12:30: Bureaucrasie.

00:12:31: Ich fühle mich, dass wir jahrelang ein Wachstum von unserer Leben haben, einfach ein Papierwerk zu fühlen.

00:12:42: Das ist ein Teil der Motivation, die wir machen, oder es wird eine digitale Lösung sein, die das ganze Pipeline automatisiert und dann einfach fertig

00:12:52: ist.

00:12:55: Jetzt, sogar in Luxemburg, ist es fix, so bin ich froh für das.

00:12:59: Aber wenn ich komme, du gehst mit dem Doktor, dann musst du auch bei der Post-Ein-Mail, den Doktor beobachten, um die Rehmbau zu bekommen.

00:13:07: Ich bin froh, dass das fix ist, aber es ist eines der vielen Exzellenzenen, die es macht keinen Sinn.

00:13:15: Mit der Technologie, die wir haben, die Prozesse, die Burgatipols, sind so hinter uns, dass wir unser Leben verwenden.

00:13:22: Ich meine, dieses Morgen, ich musste in Esperanz gehen, um diese Fahrental-Permission zu bekommen, sodass meine Frau die Schule mit dem Land verlassen kann.

00:13:31: Ich sollte es eine Stunde verwenden.

00:13:35: Was ist das Zeichen?

00:13:37: In Luxembourg, in Luxembourg City, in Esperanto, man muss in die Person gehen.

00:13:45: Diese digitalen Informationen habe ich mir geholfen, dass die Bürokratie sehr einfach

00:13:52: sein wird.

00:13:54: Ich würde sagen, dass ich wirklich gut bin, aber die Antwort ist mehr auf das Ekosystem.

00:14:09: Denn wenn man sich das Geld in der Zeit besuchen

00:14:23: könnte, wo ich damals war, dann kam das große Geld in Frankreich, wo es die Kodemin war, und es war ein Teil einer Inrierteam und in Luxemburg.

00:14:45: In zwei Plätschern war das Ökosystem für verschiedene Gründe, aber das Ökosystem war sehr rich und sehr fähig zu bekommen.

00:14:55: Als ich in Barcelona war, war ich weniger erfolgreich.

00:14:58: Ich war die gleiche Person in den drei Plätzen.

00:15:00: Die Person war sogar nach Frankreich.

00:15:02: Es war nicht so, als wäre ich der Juniore.

00:15:04: Es ist vielmehr mehr über die Ökosysteme, die Interaktion zwischen Firmen und Forschern, und wie sie diese Zusammenarbeit fit.

00:15:15: So, jedes Land hat ein eigenes Ökosystem.

00:15:17: Es ist nicht wie, sagen wir mal, Universität, wo man weiß, dass alle die gleichen wie in den less akademischen Teilen der Universität, mit den Bachelorn, mit den Mastern, wo eigentlich alles ist das Gleiche.

00:15:34: At one point, everything changes.

00:15:37: Or is it differently?

00:15:38: What you mean about the ecosystem?

00:15:40: No, it's the government.

00:15:42: It's the funding problems of the government.

00:15:45: And for instance, what are the incentives they give to companies to collaborate with researchers?

00:15:51: I mean, if... Es gibt viele Incentives für die Unternehmen, die mit der Recherche zusammenkommen, weil sie sich mit den Geldern von der Regierung, wenn sie mit der Kollaboration zusammenkommen, haben, dass sie mit uns zusammenkommen können.

00:16:10: In Frankreich gab es auch viel Geld im regionalen Level.

00:16:14: So, maybe it was difficult to get national French projects, but it was easier to get regional French projects.

00:16:20: So, I think that my advice would be that you need to understand.

00:16:25: Und du musst verstehen, dass jedes Ecosystem hat Gründe, die leichter sind als andere.

00:16:30: Also du musst deine Strategie adaptieren zu dem, was du denkst, dass es in diesem Ecosystem erfolgreicher wird.

00:16:36: In Frankreich waren es die Regionale Gründe.

00:16:38: Hier gibt es viele Incentivstokolle mit Industrie, also gibt es eine gute Möglichkeit, wenn du wirklich auf die Unternehmen gehst und die Innovationen projekte.

00:16:50: Und auf den europäischen Level ist das the same.

00:16:51: Das sind weniger populiert.

00:16:55: Es gibt Types von Problemen, die leichter sind.

00:16:58: Ich denke, du musst smart sein und wirklich die Batteln picken.

00:17:01: Wenn du ein Unternehmen anstattest, wissen sie, was du machst?

00:17:08: Oder musst du es anstattest?

00:17:11: Nein.

00:17:12: Anstattest du es?

00:17:14: Wie gesagt, in dem Beginn, erklärst du es, wie du es anstattest?

00:17:18: So, dass sie es bekommen?

00:17:19: Oder wie kann ich dieses Prozess

00:17:24: imagine?

00:17:25: Du musst bewusst sein, was für Informationen die öffentlichen Medien in der Publikum sind.

00:17:32: Ich benutze das gleiche Terminologien, weil das ist, was sie verstehen.

00:17:35: Für mich ist es so, dass alle, die die Chatbots wollen, alle Unternehmen, die die Chatbots wollen.

00:17:41: Und sie haben auch viel über diese Dinge gehört.

00:17:43: Das heißt Retrievert of Mental Generations, das bedeutet, dass der Chatbot auf ein paar Dokumente von der Firma, die Sie geben, answering ist.

00:17:59: Diese Dinge wissen sie.

00:18:00: Sie müssen mit ihnen gehen und sagen, wir wollen ein Chatbot mit Ihnen bauen, und dann wird es ein Teil des Chatbots, das wird innovativ sein, weil das ist was, was wir recherchieren wollen.

00:18:20: Aber Sie müssen sie sich anrufen und sie nutzen ihre Terminologie, und Sie zeigen eine Lösung für ein Problem, das Sie wissen, dass sie es haben.

00:18:31: Das ist der einzige Weg.

00:18:35: Wenn

00:18:38: ich richtig informiert bin, Aber ich denke, du hast gesagt, dass jeder Scientist auch ein Entrepreneur ist.

00:18:50: Also das ist basic, was du tust.

00:18:54: Ist das

00:18:56: nicht... Ich habe es versucht und vergesst.

00:18:58: Okay, das ist

00:18:58: nicht das, was ich wollte.

00:19:00: Aber wir können gehen.

00:19:03: Warum sollte er ein Entrepreneur sein?

00:19:08: Weil wenn ich es versucht und vergesst, Das ist sehr schwierig zu lernen, wenn man nur die Papier lernt.

00:19:21: Wenn man die Papier lernt, und wenn man eine neue Forschung startet, startet man von einem Problem, in dem man denkt, dass es existiert.

00:19:43: Aber man kann sich auch anschauen, vielleicht fragst du ein paar Leute, und du bist sicher, dass das ein realer Problem ist und dass du eine Lösung für das entwickelte.

00:19:54: Aber wenn du es nicht verkennst, Und die Leute sind nicht bezahlt für das.

00:19:59: Sie sind nicht sicher.

00:20:00: Bis man Leute bezahlt für die Lösung, sind sie nicht sicher, dass die Lösung eigentlich für irgendjemanden

00:20:09: notwendig ist.

00:20:10: Für mich ist das Zentrum des Zentrums als Entrepreneur.

00:20:17: Es ist ein Weg, wie man die Forschung

00:20:25: betrachtet, um zu machen, dass sie reale Probleme betrachten, statt nur die Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung der Verwaltung.

00:20:46: Warum haben die Studierende nicht so viele Studierende?

00:20:51: Warum haben die Studierende nicht so viele Studierende nicht so viele Studierende nicht so viele Studierende?

00:21:02: K.I.

00:21:02: aus Präsent, ich meine, da tue mal Lu ganz klar an Daidlösch gemacht.

00:21:06: an immer mehr Leute profitieren zu können.

00:21:09: Betriebe, Wissenschaft, Schulen, also Gummier am Privaten.

00:21:15: Und so nutzt bald Giderin mittlerweile K.I Aber Giderin kann doch so wissen.

00:21:21: Und das ist ja umfangs spannend, weil Giderin befasst sich mit K.I.

00:21:26: und sogar intergenerational geht über dieses Thema gespart.

00:21:30: Der Geschichte lohnt, wenn ein physikalischer Gesetz oder der Plug-and-Tactonic mit K.I.

00:21:37: Ja, du findet sich un.

00:21:39: Wir waren der Sprung zwischen dem Jordi, Amir, Loganus und Groslas.

00:21:45: Obwohl, dass du das offizielle Fall hast.

00:21:46: Aber aus der Tschüsssein-Oppbildung oder guter Gap, vielleicht vom Wissen von der KI, zwischen dem normalen Mensch und dem Wissenschaftler, immer mit Klängen.

00:21:57: Ich

00:21:57: würde sagen, dass es dann... Ja, es wird closer.

00:22:02: Wir schauen an die neuen Generationen.

00:22:06: Das hat mit diesen Technologien und mit ihnen gelangt.

00:22:10: Die ersten, die immer mit diesen Tools spielen.

00:22:14: Meine älteste Frau ist da, sie ist da, und letztes Jahr, als sie zwölf war, kam sie mir, um mir zu zeigen, dass sie die Bücher gekauft haben.

00:22:24: Sie war in der Summe der Bücher, die sie in der Schule haben.

00:22:29: Sie wollte mir die Bücher, die sie gekauft haben, zeigen, mit einer dieser ... Nicht eine GPT, sondern eine Alternative.

00:22:35: Das betrifft die Image-Generation.

00:22:39: Sie war nicht wirklich bewusst, was behindert war, aber in der WhatsApp, also nicht der Lehrer, sondern in der WhatsApp der Klasse, sich selbst, wenn jemand die Linie postet, sagt, wenn du da bist, und du erklärst, was du willst, dann kriegst du eine Image für dich.

00:22:56: Sie haben diese technologische Erwärmung schon aufgewachsen.

00:22:59: und es wird einfacher zu verstehen, als würde ich sagen, dass die Herausforderung in diesen Tools ist.

00:23:03: Du

00:23:03: hast gesagt, dass es nur noch zwölf ist.

00:23:07: Wie würdest du yourself, wenn du zwölf Jahre alt bist, beschreiben?

00:23:13: Und was differenst du von ihnen bis

00:23:17: jetzt?

00:23:18: Es ist nichts in Ordnung.

00:23:20: Es ist nichts in Ordnung, ehrlich zu sagen.

00:23:22: Eine Sache, die ich hoffte, dass sie sehr glücklich sind.

00:23:30: ist, wie international ist das Environment, wo sie sind, und wie accessibel ist alles, ohne Informationen, ohne Kultur, ohne Knowledge, als ich vor zwei Jahren war.

00:23:41: Da war es ein Trade-Off, es war wahrscheinlich mehr outdoors, es gab auch andere Types von Knowledge, die sie zu mir haben, aber, ehrlich gesagt ... Ich bin sicher, dass sie sehr glücklich sind mit den Zeiten, in denen sie keins sind.

00:24:00: Vielleicht werden sie auch in der Zukunft leben.

00:24:03: Es ist unglaublich, dass sie anders

00:24:09: sind.

00:24:11: Haben Sie nicht verändert?

00:24:14: Das war immer Jordy von Jahrzehnt zu Jahrzehnt.

00:24:23: Ich denke, dass Sie ... Ich bin Katarone.

00:24:30: Und das ist etwas, das ist eine eigene Personale.

00:24:35: Also der Kontext des Spiels, wo du als Teenager bist, ich denke, das hat eine starke Kampagne in deinem Personal.

00:24:48: Katarone, Spanien, das typische Familiarorientation, das typische Kultur, das typische Relationschaft, ich denke, wenn du ... Und du hast in diesem Ort gewohnt, auch wenn du startest, du wirst nie die persönlichen Träume verlieren, oder?

00:25:07: Was ist diese persönliche Träume?

00:25:09: Wir sind sehr nahe zur Familie, wo die ganzen Familien sehr nahe sind.

00:25:14: In meinem Alter waren die meisten von ihnen in der gleichen Stadt.

00:25:19: Wir haben eine sehr gute Beziehung mit deinen Eltern, mit deinen Cousins.

00:25:22: Es ist nicht so wie in anderen Kulturen, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt, wo man in einer anderen Stadt.

00:25:54: Also, es ist nicht so, dass du in den letzten zehn Jahren in verschiedenen Teilen der Welt gehst.

00:25:58: Und das kreiert einen starken Link, ich würde sagen, zwischen der Familie und den Freunden.

00:26:00: Und sogar mit den Freunden, oder?

00:26:01: Es ist mehr typisch, als wenn du fünf Jahre alt warst, vielleicht bis jetzt, oder?

00:26:03: Also, ich denke, es ist eine sehr andere, sehr tite Gesellschaft.

00:26:07: Und das gibt dir ein paar Werte über die Werte der Freundschaft und über die Werte der Familie, die du versucht hast, zu halten.

00:26:13: Und wie hart war es für dich,

00:26:16: um zu gehen?

00:26:16: Ehrlich gesagt, es war nicht hart.

00:26:19: In der Zeit, wo die Kommunikation ist, ist es easy.

00:26:23: Travelling ist easy, wenn du die Geld hast.

00:26:27: Auch das ist nicht so expansiv anymore, würde ich sagen.

00:26:29: Ich würde sagen, dass es einfach war, aber ich glaube, dass ich auch das Gefühl habe, wie viel du gelernt hast, wenn du in einem anderen Kontext bist.

00:26:40: Und ich würde sagen, dass das auch ein bisschen addiktiv war.

00:26:44: Ich finde, ich genieße es in einem Ort, in dem ich nicht völlig komfortabel bin, weil ich die Lange nicht maßte, die Kultur nicht maßte.

00:26:52: Und es gibt immer neue Dinge, die du wissen, wie man sie tun kann.

00:26:54: Und du bist immer immer auf dich pushen.

00:26:57: Und das ist etwas, was ich sehr

00:26:58: mag.

00:26:59: Wenn du die Reise fährst und imagine ein typisches Schiff, das du hast, oder der Ort, wo du gelebt hast.

00:27:05: Was wäre das Schiff, das dir sofort zurückbringt?

00:27:11: Ja, das Meer.

00:27:14: Das Gemüse des Sees und der Sonne des Wafers.

00:27:17: Das ist wirklich das, was ich fühle.

00:27:19: Ich kann das hier sehen, wenn ich meine Augen klopfe.

00:27:22: Und das Spiel ist verändert, seit ihr geblieben

00:27:25: seid?

00:27:26: Nicht viel, weil die Touristen es noch nicht gefunden haben.

00:27:29: Du zeigst dir Red, du zeigst Barcelona, andere Leute zeigst du Sieges oder Salon, das ist mehr im Süden.

00:27:40: Aber meine Stadt ist eine gewisse Stadt, es sind hunderttausend Menschen.

00:27:50: Also, ich

00:27:54: muss sagen, das hat nicht viel geändert.

00:27:59: Das ist irgendwie gut.

00:28:01: Nein.

00:28:02: Nein,

00:28:02: ich

00:28:03: denke, ich bin einfach sehr

00:28:15: sarkastisch.

00:28:16: Das ist manchmal schlecht, weil wir in dem Kontext von politischem Szenario, aber in der Partie ist es besser.

00:28:23: Es ist mehr appreciate, dass man in den Moment ein paar Jokes verabschieden kann.

00:28:29: Bist du auch der funnye von deinem Freundgruppe?

00:28:32: Nein, aber ich bin auch der seriöse, der dann, wenn niemand das erwartet hat, als ein sarkastischer Kommentar, der sich aus dem Blumen zieht.

00:28:40: Es war eine Frage, ob es eine komische oder eine sarkastische Sache war.

00:28:47: Als Scientistin warst du ein seriöser Typ, nicht ein komischer Typ.

00:28:51: Ich würde nicht sagen, dass es vielleicht ein Scientist, aber auch ein Computer-Scientist ist.

00:28:55: Sie sind typisch als die Geeks der Team, oder?

00:28:58: Du bist ein Geek?

00:28:59: Ich habe mich nicht selbst

00:29:00: nicht

00:29:01: verstanden.

00:29:02: Ich denke, ich bin nicht der typische Stereotype der Computer-Scientisten.

00:29:10: Wo differsst du?

00:29:13: Du weißt nicht, wie man das nicht kürzen will

00:29:15: oder wie man das nicht kürzen will oder

00:29:17: wie

00:29:19: man das nicht kürzen will oder wie man das nicht kürzen will oder wie man das nicht kürzen will oder wie man das nicht kürzen will oder wie man das nicht kürzen will oder wie

00:29:32: man das nicht kürzen will oder wie man das nicht kürzen will.

00:29:41: Es gibt keine Bilder.

00:29:43: Es gibt keine Farben auch.

00:29:45: Besonders auf der Weitbord.

00:29:46: Würdest du dein Gehirn describe the same?

00:29:51: Sehr funktionell, sehr logisch?

00:29:53: Oder würdest du sagen, es ist nur der Offiz der Zeit?

00:29:57: Als

00:30:01: ich ein Kind war, war es diese psychologische Tests, die wir alle für die Schule zu nehmen haben.

00:30:07: Du warst in verschiedenen Dimensionen klassiert, oder?

00:30:11: Und es war eine, dass es um die Imagination war, von zero bis zu hundert.

00:30:17: Und ich hatte ein hundert.

00:30:19: Okay.

00:30:19: Also,

00:30:19: ich sollte sehr imaginative sein.

00:30:21: Also, ich glaube, dass ich beide Dinge kombine.

00:30:23: Also, ich mag viel zu denken über Ideen und Lösungen.

00:30:28: Aber dann mag ich auch ein paar von ihnen.

00:30:32: zu GQ, ich glaube, dass es ein Riss ist, nur GQ zu haben und dann nur short- and goals zu haben.

00:30:37: mit keinem Ambition, aber gleichzeitig ist es ein Risiko, um dich zu überlegen, wie lange es geht, was du nie tun würdest.

00:30:44: Ich denke, wir müssen die Balance finden.

00:30:46: Und ich denke, dass die AI mir helfen wird, sogar mehr in dieser Balance.

00:30:49: Ich kann die Ideen haben, aber ich habe nicht viel Zeit für die Entwicklung.

00:30:55: Ich benutze mein Team für einige dieser Entwicklungen, aber wenn die AI mir helfen kann, dann kann ich diese Ideen auch etwas entwickeln.

00:31:01: Das ist auch besser.

00:31:02: Ich habe nur ein kleines Beispiel, aber es war eine kleine Applikation, die ich zu bauen wollte.

00:31:08: Ich hatte diese Idee in meinem Trailer, das ist das Tool, das ich jemals für mehr als ein Jahr eine Idee hatte.

00:31:14: Ich hatte nie Zeit, weil es eine kleine Sache war, aber sie hat mir noch drei, vier Tage Zeit gegeben, weil ich nicht ein guter Koder bin.

00:31:22: Bevor ich eine dieser AI-Assistenzen gemacht habe, habe ich sie

00:31:34: in zwei Stunden gemacht.

00:31:41: Also er erlaubt mich, diese Idee zu gewinnen, sehr schnell.

00:31:52: Es ist für mich ein Enabler.

00:31:54: Untertitel im Auftrag

00:31:56: des ZB.